KLASIFIKASI KERUSAKAN MINYAK TRANSFORMATOR 11KV/150KV ULPL-TA MUSI BERDASARKAN DISSOLVED GAS ANALYSIS (DGA) MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Transformator daya memegang peran penting dalam sistem distribusi listrik,
sehingga pemantauan kesehatannya sangat penting untuk mencegah kegagalan
operasional. Salah satu metode yang umum digunakan untuk mendeteksi kerusakan
internal transformator adalah Dissolved Gas Analysis (DGA), yang menganalisis
gas terlarut dalam minyak isolasi sebagai indikator kerusakan. Pada penelitian ini
menggunakan metode Random Forest yang diterapkan pada Duval Triangle dan
Duval Pentagon dalam mengkalsifikasikan jenis kerusakan pada transformator di
PLTA Musi. Pada Random Forest dengan Duval Triangle menggunakan parameter
criterion gini, max_depth 10, dan n_estimators 100 dan Duval Pentagon
menggunakan parameter criterion entropy, max_depth 5, dan n_estimators 15.
Hasil evaluasi terhadap performa model Random Forest dengan Duval Triangle
menunjukkan nilai akurasi sebesar 97,30%, dengan nilai MSE 0,0270 dan MAPE
0,0090. Sedangkan dengan Duval Pentagon, nilai akurasi sebesar 94,59%, dengan
MSE 0,0541 dan MAPE 0,0270. Hasil interpretasi Random Forest dengan Duval
Triangle mengklasifikasikan transformator mengalami beberapa kerusakan yaitu
Thermal Fault <300℃, Thermal Fault 300℃-700℃, dan Thermal Fault >700℃,
sedangkan Random Forest dengan Duval Pentagon mengklasifikasikan
transformator mengalami kerusakan Thermal Fault <300℃ dan Stray Gassing. Hal
ini menunjukkan bahwa kondisi ketiga unit trafo di PLTA Musi secara umum masih
layak beoperasi.
Kata Kunci: Dissolved Gas Analysis (DGA), Duval Triangle, Duval Pentagon,
Random Forest, Transformator Daya